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          一種基于CCWEEMDAN的斷條故障特征提取方法

          作者:夏立,李朋(長安大學(xué)電子與控制工程學(xué)院,西安 710064) 時間:2021-11-25 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏
          編者按:為了克服經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)中的模態(tài)混疊問題,提出了一種改進(jìn)EMD的完全互補(bǔ)小波噪聲輔助集總經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(CCWEEMDAN)的信號提取方法。在斷條故障診斷中,首先添加高斯白噪聲處理,提取出本征模態(tài)函數(shù),通過調(diào)制解調(diào)得到信號包絡(luò),最后使用傅里葉變換得到包絡(luò)譜。實驗結(jié)果表明,該方法能夠有效提取出斷條故障特征頻率。


          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202111/429891.htm

          0   引言

          以其結(jié)構(gòu)簡單、制造成本低等優(yōu)點被廣泛應(yīng)用。斷條故障是異步電機(jī)最常見的故障之一,約占10%,電機(jī)的頻繁啟動、集膚效應(yīng)等因素都會引起轉(zhuǎn)子導(dǎo)條斷裂,如果不及時發(fā)現(xiàn)故障,會導(dǎo)致其他導(dǎo)條應(yīng)力增加發(fā)生斷裂,機(jī)器損壞進(jìn)而導(dǎo)致大規(guī)模損失[1]。因此,對異步電機(jī)進(jìn)行早期的運(yùn)行狀態(tài)檢測是十分必要的。傅里葉變換的電機(jī)電流特征分析(MCSA)是最廣泛使用的方法,將時域中很難觀測到的信息在頻域中有很好的體現(xiàn),但不適用于分析非平穩(wěn)和非線性信號。文獻(xiàn)[2-3]使 的時頻域分析方法,可以將定子電流信號進(jìn)行有效分解。但是在分解時,會出現(xiàn)模態(tài)混疊問題。

          因此,在 基礎(chǔ)上,提出了基于完全互補(bǔ)小波噪聲輔助集總經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(CCWEAN)算法[4]的斷條方法,以下簡稱C 算法。C 算法能夠有效克服EMD 算法中的模態(tài)混疊問題,將噪聲信號更好地分離出來,得到更好的模式分量。它分兩步發(fā)生,第1 步是通過添加高斯白噪聲的方式對多分量信號進(jìn)行分解,將信號分解為各含有不同信號頻率的本征模態(tài)函數(shù)(IMF)。第2 步,這些分解得到的模式分量信號調(diào)制解調(diào),從而提取出故障特征頻率。

          1   基本理論

          1.1 斷條故障機(jī)理

          感應(yīng)電機(jī)正常運(yùn)行時,轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速為n ,轉(zhuǎn)差率是s ,定子電流只含有頻率為f1 的基波分量,定子旋轉(zhuǎn)磁場的速度為n1 ,轉(zhuǎn)子電流頻率為sf1 ,轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)磁場相對于轉(zhuǎn)子的速度為image.png ,轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)磁場相對于定子旋轉(zhuǎn)磁場是靜止的,電機(jī)中只存在正向旋轉(zhuǎn)磁場。如果出現(xiàn)斷條故障,則轉(zhuǎn)子電路不對稱,轉(zhuǎn)子電流的對稱性被破壞,產(chǎn)生不對稱的轉(zhuǎn)子磁場,可分為正向和反向旋轉(zhuǎn)磁場。正向旋轉(zhuǎn)磁場和原定子磁場保持同步,它們的相互作用產(chǎn)生與普通感應(yīng)電機(jī)相同的電磁轉(zhuǎn)矩。但反向旋轉(zhuǎn)磁場的旋轉(zhuǎn)方向與轉(zhuǎn)子相反。它相對于轉(zhuǎn)子的速度是,相對于定子的速度是n3 = n ? sn1 = (1? 2s)n1。并且在定子繞組中感應(yīng)出電動勢和電流,頻率為(1-2s) f1[5]。這種電流與基本氣隙磁通相互作用產(chǎn)生2sf1 的諧波,這種現(xiàn)象會在給定的頻率上產(chǎn)生一系列額外的電流分量:

          1637807858755872.png

          frb為邊帶頻率, k =1, 2,3... , s 為異步電機(jī)轉(zhuǎn)差率。

          1637807968791982.png

          ns 為同步轉(zhuǎn)速, n 為轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速。

          當(dāng)時,邊頻帶分量(1± 2s) f1 是最明顯的邊頻成分,是用來識別斷條故障的重要依據(jù)。

          1.2 完全互補(bǔ)小波噪聲輔助集總經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解原理

          EMD 算法可以適用于非平穩(wěn)信號,在分解中會出現(xiàn)模態(tài)混疊問題。集總經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)[4]在EMD 基礎(chǔ)上給原信號添加高斯白噪聲可以有效抑制模態(tài)混疊,但會存在偽模態(tài)問題。為了克服EEMD 中的問題,互補(bǔ)集總經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(CEEMD)[4]在原信號添加互補(bǔ)高斯白噪聲,但會出現(xiàn)基頻模態(tài)偏差問題。因此提出了C 算法,通過在每階模態(tài)分解中添加互補(bǔ)的經(jīng)小波變換分解重構(gòu)的噪聲,可以有效地解決上述問題。在C 算法中,定義Wj(●)算子為信號進(jìn)行小波變換重構(gòu)后第j個細(xì)節(jié)信號,M(?)算子為經(jīng)過EMD 分解后的一階模態(tài)的殘差。

          1)通過小波變換對噪聲信號image.png處理然后重構(gòu)第一個細(xì)節(jié)信號,得到W1(j))。

          此時,x(j)= x +β0W1(w(j)) ( j = 1, 2,3...I / 2),x( j+I /2) = x ?β0W I 1(w( j) ) ( j = 1, 2,3... / 2),其中I為待構(gòu)建信號數(shù)量。對上述信號再進(jìn)行EMD 分解后可以得到I 個殘差。平均后第一階數(shù)殘差:

          image.png

          2)計算第一個模態(tài)分量image.png=x?r1。

          3)對上述殘差增加噪聲信號β1W2(w( j)),得image.png, 經(jīng)過EMD 分解后獲得第二階殘差:

          1637808505424357.png

          5)同上述原理,當(dāng)k = 3, 4,5... ,可1637808676768829.png得到第k 階殘差:

          1637808950817893.png

          6)第k 階模態(tài)分量image.png。

          7)返回步驟5,計算下一個模態(tài)分量。

          上述C 算法步驟,如流程圖1 所示:

          為了驗證此算法的分解效果,構(gòu)造一個仿真信號1637809026580388.pngimage.png, 其中a1 = 0.05 a2 = 0.02 ,f1 = 100 , f2 = 50 , f3 = 3,0≤t≤2。其中image.png二次諧波分量,image.png為基頻分量的調(diào)制信號。仿真信號及其組成部分如圖2 所示,利用C 分解和EMD 分解如圖3和4 所示。

          1637809175842305.png

          1637809199128983.png

          1637809231886031.png

          1637809261272258.png

          對比3、4 圖可知,無論是EMD 還是C 算法都可將原始信號分解成從高頻到低頻的各個分量??梢钥闯?,EMD 分解的信號具有嚴(yán)重的模態(tài)混疊問題,含有多個不同頻率分量,信號分解效果較差。C 算法通過添加高斯白噪聲有效解決了模態(tài)混疊問題,圖3 中IMF1 為噪聲信號,IMF2 為二次諧波信號,IMF3 為基頻分量調(diào)制信號,可以發(fā)現(xiàn),C 算法能比較準(zhǔn)確地分解出原始信號。由此可見,應(yīng)用C 算法對于提取信號具有可行性。

          2   基于C算法的斷條故障特征提取方法

          對收集到的定子電流信號先經(jīng)過C 算法分解,將原始信號分解為從高頻到低頻的各個本征模態(tài)函數(shù),進(jìn)而對分解信號希爾伯特調(diào)制解調(diào),在此基礎(chǔ)上進(jìn)行FFT分析,得到包絡(luò)譜,精確的提取出故障頻率特征,流程如圖5 所示。

          1)對收集的電機(jī)定子電流信號使用C 分解,將電流信號分解成各個含有不同頻率特征的IMF。

          2)利用希爾伯特變換濾波特性進(jìn)行調(diào)制解調(diào),得到解析信號和包絡(luò)信號。

          3)使用FFT 將信號轉(zhuǎn)化到頻域中,得到信號包絡(luò)譜,提取故障特征頻率。

          4)觀察包絡(luò)譜中的特征頻率并與理想邊帶頻率2sf1 進(jìn)行對比,判別故障頻率。如若不是則從1)開始。

          1637809806836387.png

          3   異步電機(jī)斷條故障實驗驗證

          為了驗證上述方法的有效性,以異步電機(jī)斷條為研究對象,該數(shù)據(jù)來自巴西S?o Paulo(USP)大學(xué)S?oCarlos 工程學(xué)院過程與系統(tǒng)智能自動化實驗室和電機(jī)智能控制實驗室。

          感應(yīng)電機(jī)各參數(shù)為:0.75 kW,220 V-3.02 A/380 V-1.75 A,4 極,60 Hz,額定轉(zhuǎn)速1 800 r/min,額定轉(zhuǎn)矩4.1 N·m。

          選取實驗負(fù)載為2.5 N·m(負(fù)載率62.5%)時,不同電機(jī)狀況運(yùn)行下數(shù)據(jù)。

          健康電機(jī)定子電流C 分解如圖6 所示:

          1637809923207503.png

          因此對IMF2 進(jìn)行調(diào)制解調(diào)和FFT 得到包絡(luò)譜如圖7 所示。

          1637809975779320.png

          電機(jī)一根斷條定子電流C 分解如圖8 所示:

          1637810029637999.png

          對IMF2 進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)和FFT 后得到包絡(luò)譜如圖9所示:

          1637810065271005.png

          由圖6 和圖8 可以發(fā)現(xiàn),經(jīng)過C 分解后,有兩個模式分量。IMF1 為原始信號中的噪聲與添加的噪聲信號,IMF2 為得到的所需信號,因此對IMF2 進(jìn)行后續(xù)處理。圖7 和圖9 包絡(luò)譜圖顯示,健康電機(jī)狀態(tài)時,并不會有任何明顯的故障頻率出現(xiàn)。但由于電機(jī)在制作材料裝配中存在的一些問題,依舊會有一些很小的邊頻成分存在,這是不可避免的。電機(jī)發(fā)生一根斷條故障時,可以發(fā)現(xiàn)有一個明顯的故障特征頻率2.68 Hz 成分。對比負(fù)載轉(zhuǎn)矩為2.5 N·m,轉(zhuǎn)差率s = 2.3% 時,理想故障特征頻率2sf1 = 2.76 Hz 可知,圖9 中的2.68 Hz 就是對應(yīng)的故障特征頻率。由此驗證了運(yùn)用此方法是可以有效提取出故障特征頻率。

          4   結(jié)束語

          以三相異步電機(jī)定子電流為研究對象,運(yùn)用了C 分解的信號處理方法,通過調(diào)制解調(diào)和FFT 對斷條故障進(jìn)行診斷識別。方法重點在于使用C 算法將定子電流數(shù)據(jù)分解為含有不同頻率成分的本征模態(tài)函數(shù),通過調(diào)制解調(diào)得到模態(tài)函數(shù)的解析包絡(luò)信號,利用傅里葉變換提取到包絡(luò)譜,實現(xiàn)了識別的目的。相比單純使用頻域分析FFT,可以有效提取故障特征頻率,同時使用改進(jìn)EMD 的C 算法處理數(shù)據(jù)能有效避免EMD 算法中存在的模態(tài)混疊,得到更好的模式分量,對于數(shù)據(jù)的處理更好,在實際在線監(jiān)測異步電機(jī)斷條中具有很大的應(yīng)用前景。

          參考文獻(xiàn):

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          (本文來源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2021年10月期)



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